【摘 要】
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由于互信息不需要对图像进行预处理,因此被广泛地应用于医学图像配准中.但是,配准过程中的局部极大值难以克服.本文引进了梯度信息,用于解决局部极值问题.并将这种方法应用到
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由于互信息不需要对图像进行预处理,因此被广泛地应用于医学图像配准中.但是,配准过程中的局部极大值难以克服.本文引进了梯度信息,用于解决局部极值问题.并将这种方法应用到人体的非刚性形变的医学图像配准中.同时,给出了一些用于改进精度的方法,如:Powell搜索算法、灰度插值和出界点问题,提高了匹配精度.采用此方法对脑部和肺部的多模图像进行配准,实验结果表明该方法对非刚体医学图像的配准有很大的可行性.
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